10 个最受欢迎的大数据分析工具
随着我们随着技术的发展而发展，跟踪数据的需求也在迅速增加。今天，全球生成了近2.5 万亿字节的数据，除非这些数据以适当的结构隔离，否则它是无用的。对于企业而言，通过从当今市场收集有意义的数据来保持业务一致性已变得至关重要，为此，只需要正确的数据分析工具和专业的数据分析师来分离大量原始数据，然后公司可以采取正确的方法。
当今市场上有数百种数据分析工具，但正确工具的选择将取决于您的业务需求、目标和多样性，以使业务朝着正确的方向发展。现在，让我们来看看大数据中排名前 10 位的分析工具。
1.APACHE Hadoop
它是一个基于 Java 的开源平台，用于存储和处理大数据。它由集群系统构建，使系统能够高效地处理数据并让数据并行运行。它可以处理从一台服务器到多台计算机的结构化和非结构化数据。 Hadoop 还为其用户提供跨平台支持。如今，它是最好的大数据分析工具，被亚马逊、微软、IBM等众多科技巨头广泛使用。
Apache Hadoop的特点：
- 免费使用并为企业提供高效的存储解决方案。
- 通过 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）提供快速访问。
- 高度灵活，可以使用 MySQL、JSON 轻松实现。
- 高度可扩展，因为它可以在小段中分布大量数据。
- 它适用于小型商品硬件，如 JBOD 或一堆磁盘。
2.卡桑德拉
APACHE Cassandra 是一个开源 NoSQL 分布式数据库，用于获取大量数据。它是最流行的数据分析工具之一，并因其高可扩展性和可用性而受到许多科技公司的好评，而不会影响速度和性能。它每秒能够执行数千次操作，并且可以处理 PB 级的资源，而停机时间几乎为零。它由 Facebook 于 2008 年创建并公开发布。
APACHE Cassandra 的特点：
- 数据存储灵活性：支持结构化、非结构化、半结构化等所有形式的数据，并允许用户根据需要进行更改。
- 数据分发系统：借助在多个数据中心复制数据，轻松分发数据。
- 快速处理： Cassandra 设计用于在高效的商品硬件上运行，还提供快速存储和数据处理。
- 容错性：当任何一个节点发生故障时，它会立即被替换。
3.去博乐
它是一种开源大数据工具，可帮助使用机器学习中的即席分析获取价值链中的数据。 Qubole 是一个数据湖平台，可提供端到端服务，减少移动数据管道所需的时间和精力。它能够配置多云服务，例如 AWS、Azure 和 Google Cloud。此外，它还有助于将云计算的成本降低 50%。
趣博乐的特点：
- 支持 ETL 流程：它允许公司在一个地方从多个来源迁移数据。
- 实时洞察：它监控用户的系统并允许他们查看实时洞察
- 预测分析： Qubole 提供预测分析，以便公司可以采取相应的行动来瞄准更多的收购。
- 先进的安全系统：为了保护用户在云端的数据，Qubole 使用了先进的安全系统，并确保保护未来的任何违规行为。此外，它还允许加密云数据免受任何潜在威胁。
4.大量
它是一种数据分析工具，用于通过在其中使用最少的代码来构建数据管道。它为销售、营销和支持提供了广泛的解决方案。借助其交互式图形界面，它为ETL 、ELT等提供解决方案。使用 Xplenty 的最佳部分是其在硬件和软件上的低投资，并通过电子邮件、聊天、电话和虚拟会议提供支持。 Xplenty 是一个平台，用于处理数据以通过云进行分析并将所有数据隔离在一起。
Xplenty的特点：
- Rest API：用户可以通过实现 Rest API 来做任何事情
- 灵活性：可以将数据发送、提取到数据库、仓库和销售人员。
- 数据安全：提供SSL/TSL加密，平台能够定期验证算法和证书。
- 部署：它为云和内部提供集成应用程序，并支持部署以在云上集成应用程序。
5.火花
APACHE Spark 是另一个用于大规模处理数据和执行大量任务的框架。它还用于借助分发工具通过多台计算机处理数据。它在数据分析师中广泛使用，因为它提供易于使用的 API，提供简单的数据提取方法，并且还能够处理数 PB 的数据。最近，Spark 创造了23 分钟处理 100 TB 数据的记录，打破了Hadoop 之前的世界纪录（71 分钟） 。这就是为什么现在大型科技巨头都在向 spark 方向发展，并且非常适合今天的 ML 和 AI。
APACHE Spark 的特点：
- 易于使用：它允许用户以他们喜欢的语言运行。 （Java、 Python等）
- 实时处理： Spark 可以通过 Spark Streaming 处理实时流
- 灵活：它可以在 Mesos、Kubernetes 或云上运行。
6. 蒙古数据库
到 2010 年成为众人瞩目的焦点，它是一个免费的开源平台和一个面向文档 (NoSQL) 的数据库，用于存储大量数据。它使用集合和文档进行存储，其文档由键值对组成，键值对被视为 Mongo DB 的基本单元。由于它可用于Python、Jscript 和 Ruby 等多编程语言，因此在开发人员中如此受欢迎。
Mongo DB的特点：
- 用 C++ 编写：它是一个无模式的数据库，可以在里面保存各种文档。
- 简化堆栈：在 mongo 的帮助下，用户可以轻松地存储文件，而不会对堆栈造成任何干扰。
- Master-Slave Replication ：它可以从master写入/读取数据，并且可以回调备份。
7. 阿帕奇风暴
Storm 是一种强大的、用户友好的工具，用于数据分析，尤其是在小公司中。风暴最好的部分是它没有语言障碍（编程）并且可以支持其中任何一个。它旨在以容错和水平可扩展的方法处理大量数据。当我们谈到实时数据处理时，Storm 凭借其分布式实时大数据处理系统领先，因此今天许多科技巨头都在他们的系统中使用 APACHE Storm。一些最著名的名称是 Twitter、Zendesk、NaviSite 等。
风暴的特点：
- 数据处理：即使节点断开连接，Storm 也会处理数据
- 高度可扩展：即使负载增加，它也能保持性能的势头
- 快速： APACHE Storm 的速度无可挑剔，单个节点最多可处理 100 万条 100 字节的消息。
8. SAS
今天，它是创建数据分析师使用的统计建模的最佳工具之一。通过使用 SAS，数据科学家可以挖掘、管理、提取或更新来自不同来源的不同变体的数据。统计分析系统或 SAS 允许用户访问任何格式的数据（SAS 表或 Excel 工作表）。除此之外，它还提供了一个名为SAS Viya的业务分析云平台，并且为了牢牢掌握 AI 和 ML，他们还推出了新的工具和产品。
SAS的特点：
- 灵活的编程语言：它提供易于学习的语法，并且还有大量的库，使其适合非程序员
- 庞大的数据格式：它为许多编程语言提供支持，其中还包括 SQL，并具有从任何格式读取数据的能力。
- 加密：它通过称为SAS/SECURE的功能提供端到端安全性。
9. 数据松
Datapine 是用于 BI 的分析工具，成立于 2012 年（德国柏林）。在短时间内，它在多个国家获得了极大的普及，主要用于数据提取（用于中小型公司获取数据以进行密切监控）。借助其增强的 UI 设计，任何人都可以根据自己的要求访问和检查数据，并提供 4 种不同的价格范围，每月 249 美元起。他们确实按功能、行业和平台提供仪表板。
Datapine的特点：
- 自动化：为了减少手动追逐，datapine 提供了广泛的 AI 助手和 BI 工具。
- 预测工具： datapine 通过使用历史和当前数据提供预测/预测分析，它得出未来的结果。
- 附加：它还提供直观的小部件、可视化分析和发现、临时报告等。
10. 快速矿工
它是一种用于数据分析的全自动可视化工作流设计工具。这是一个无代码平台，用户不需要为隔离数据编写代码。如今，它在教育技术、培训、研究等许多行业中得到了广泛的应用。虽然它是一个开源平台，但存在添加10000 个数据行和单个逻辑处理器的限制。在 Rapid Miner 的帮助下，可以轻松地将他们的 ML 模型部署到 Web 或移动设备（仅当用户界面准备好收集实时数据时）。
快速矿工的特点：
- 可访问性：它允许用户通过 URL 访问 40 多种类型的文件（SAS、ARFF 等）
- 存储：用户可以访问AWS和Dropbox等云存储设施
- 数据验证： Rapid Miner 可以直观地显示历史中的多个结果，以便更好地进行评估。
结论
大数据在过去几年一直备受关注，并将继续在几乎每个行业的每个市场规模的市场中占据主导地位。对大数据的需求正在以惊人的速度增长，当今市场上有大量的工具可供使用，您所需要的只是正确的方法，并根据项目的要求选择最好的数据分析工具。